8、全局阻塞子句检测与自主系统信任问题探究

全局阻塞子句检测与自主系统信任问题探究

全局阻塞子句检测

全局阻塞子句是一种冗余子句,它与条件自足赋值密切相关。在寻找公式中的全局阻塞子句时,我们可以利用这种对应关系。具体思路是,先获取一个赋值(后续会介绍获取方法),然后检查所有子句,看该赋值是否能证明子句是全局阻塞的。

首先,我们给出见证的形式化定义:
- 定义 :给定子句 $C$ 和公式 $F$,对于 $F$ 的条件自足赋值 $\alpha_c \cup \alpha_a$(其中 $\alpha_c$ 为条件部分),若 $\alpha_a \cap C \neq \varnothing$ 且 $\alpha_c \subseteq C$,则该条件自足赋值见证 $C$ 在 $F$ 中是全局阻塞的。

下面是一个相关定理:
- 定理 20 :设 $F$ 是一个公式,$\alpha$ 是 $F$ 的一个条件自足赋值,其自足部分为 $\alpha_a$,$\tau$ 是一个赋值且 $\alpha \subseteq \tau$,那么 $\tau$ 是 $F$ 的一个条件自足赋值,其自足部分为 $\alpha_a$。
- 证明 :设 $\alpha_c = \alpha \setminus \alpha_a$,$\tau_c = \tau \setminus \alpha_a$。已知 $\alpha_a$ 是 $F|\alpha_c$ 的自足赋值。因为 $\alpha \subseteq \tau$,所以 $\alpha_c \subseteq \tau_c$。对于任意 $D|\tau_c \i

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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